WO2010106614A1 - データ収集装置 - Google Patents
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Abstract
各エリアに複数の設備機器７１～７９、９１～９９が配置され、データ収集装置１が設備ＬＡＮ３を介して各設備機器に接続され、また、データ収集装置１は、エリアごとに機器の動作環境に影響を与えるパラメータについての測定値を取得し、測定値に対応させてエリアごとにデータ収集スケジュールを決定し、データ収集スケジュールに従って各エリアの各設備機器からデータを収集するため、エリアごとの動作環境に応じて効率的に機器からデータを収集することができる。
Description
本発明は、複数のエリアに配置されている複数の機器に接続され、各機器からデータを収集する技術に関する。より具体的には、複数のエリアに配置されている設備機器（空調設備、照明設備、分電盤設備、各種センサなど）からデータ（運転情報、計測情報、設定情報など）を収集する際の、収集スケジュールの設定方式に関する技術であり、多量の設備機器から情報を取得する際に効率的に収集する方式に関するものである。
本来、設備機器のフィールドネットワークは設備機器の制御やアラームの発報などの用途が主であり、高頻度にデータ収集を行うことを想定したものでない場合が多い。そのため、一般的に低速である。
また、複数の設備機器のフィールドネットワークの上位に位置する空調、照明、分電盤設備などを統合したネットワークである設備ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）は、セキュリティの観点から業務ＬＡＮと分離される構成が多い。設備ＬＡＮは業務ＬＡＮと比較して低速なネットワークであることが多い。
一般的に低速なネットワークを持つ設備機器から情報を収集する場合、効率的にスケジューリングし、情報を収集する必要がある。
また、複数の設備機器のフィールドネットワークの上位に位置する空調、照明、分電盤設備などを統合したネットワークである設備ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）は、セキュリティの観点から業務ＬＡＮと分離される構成が多い。設備ＬＡＮは業務ＬＡＮと比較して低速なネットワークであることが多い。
一般的に低速なネットワークを持つ設備機器から情報を収集する場合、効率的にスケジューリングし、情報を収集する必要がある。
本技術に関する技術としては、特許文献１に示される方式がある。
特許文献１の技術は、複数の設備機器の効率的な監視を目的としており、設備の監視スケジュールを設備機器の重要度に応じて設定する方法を開示している。これにより、重要な設備機器から高頻度で情報を収集することを可能としている。
特開平１０－０３２８８５号公報
特許文献１の技術は、複数の設備機器の効率的な監視を目的としており、設備の監視スケジュールを設備機器の重要度に応じて設定する方法を開示している。これにより、重要な設備機器から高頻度で情報を収集することを可能としている。
特許文献１の技術は、予め判断された設備機器の重要度に基づいて設備機器からの情報の収集スケジュールを設定するため、ユーザ等が重要度を変更しない限り、収集スケジュールは固定的である。
しかし、設備機器の重要度は状況により変化する場合がある。
例えば、オフィスにおいて会議室で社員が会議をしている場合、会議室の設備機器は重要であるが、社員が不在にしている席の近くの設備機器はさほど重要ではない。
逆に、会議が終わり社員が自席に戻れば、会議室の設備機器は重要度が下がり、社員の自席の近くの設備機器の重要度は上がる。
特許文献１の技術では、このような環境の変化に応じて設備機器の重要度が代わる場合に、収集スケジュールを変更することができないという課題がある。
しかし、設備機器の重要度は状況により変化する場合がある。
例えば、オフィスにおいて会議室で社員が会議をしている場合、会議室の設備機器は重要であるが、社員が不在にしている席の近くの設備機器はさほど重要ではない。
逆に、会議が終わり社員が自席に戻れば、会議室の設備機器は重要度が下がり、社員の自席の近くの設備機器の重要度は上がる。
特許文献１の技術では、このような環境の変化に応じて設備機器の重要度が代わる場合に、収集スケジュールを変更することができないという課題がある。
本発明は、このような課題を解決することを主な目的としており、機器が置かれた環境の変化に応じてデータの収集条件を柔軟に決定し、機器から効率的に情報を収集することを主な目的とする。
本発明に係るデータ収集装置は、
複数のエリアに配置されている複数の機器に接続され、各機器からデータを収集するデータ収集装置であって、
エリアごとに、機器の動作環境に影響を与える環境影響因子の測定値を取得するエリア測定値取得部と、
前記エリア測定値取得部により取得されたエリアごとの測定値に対応させて、エリアごとにデータ収集条件を決定する収集条件決定部と、
前記収集条件決定部により決定されたデータ収集条件に従って、エリアごとに、各機器からデータを収集するデータ収集部とを有することを特徴とする。
複数のエリアに配置されている複数の機器に接続され、各機器からデータを収集するデータ収集装置であって、
エリアごとに、機器の動作環境に影響を与える環境影響因子の測定値を取得するエリア測定値取得部と、
前記エリア測定値取得部により取得されたエリアごとの測定値に対応させて、エリアごとにデータ収集条件を決定する収集条件決定部と、
前記収集条件決定部により決定されたデータ収集条件に従って、エリアごとに、各機器からデータを収集するデータ収集部とを有することを特徴とする。
前記収集条件決定部は、
いずれかのエリアの測定値が変化した場合に、当該エリアのデータ収集条件を新たな測定値に対応させて更新することを特徴とする。
いずれかのエリアの測定値が変化した場合に、当該エリアのデータ収集条件を新たな測定値に対応させて更新することを特徴とする。
前記エリア測定値取得部は、
測定値が大きいほど機器の動作環境に与える影響が大きくなる環境影響因子の測定値を取得し、
前記収集条件決定部は、
測定値が大きいエリアほど単位時間における前記データ収集部によるデータ収集量が多くなるデータ収集条件を決定することを特徴とする。
測定値が大きいほど機器の動作環境に与える影響が大きくなる環境影響因子の測定値を取得し、
前記収集条件決定部は、
測定値が大きいエリアほど単位時間における前記データ収集部によるデータ収集量が多くなるデータ収集条件を決定することを特徴とする。
前記収集条件決定部は、
測定値が大きいエリアほど前記データ収集部によるデータ収集頻度が高頻度となるデータ収集条件、及び、測定値が大きいエリアほど前記データ収集部がデータ収集を行う機器の数が多くなるデータ収集条件の少なくともいずれかを決定することを特徴とする。
測定値が大きいエリアほど前記データ収集部によるデータ収集頻度が高頻度となるデータ収集条件、及び、測定値が大きいエリアほど前記データ収集部がデータ収集を行う機器の数が多くなるデータ収集条件の少なくともいずれかを決定することを特徴とする。
前記エリア測定値取得部は、
所定の基準値からの乖離が大きい測定値ほど機器の動作環境に与える影響が大きくなる環境影響因子の測定値を取得し、
前記収集条件決定部は、
測定値が前記基準値から大きく乖離しているエリアほど単位時間における前記データ収集部によるデータ収集量が多くなるデータ収集条件を決定することを特徴とする。
所定の基準値からの乖離が大きい測定値ほど機器の動作環境に与える影響が大きくなる環境影響因子の測定値を取得し、
前記収集条件決定部は、
測定値が前記基準値から大きく乖離しているエリアほど単位時間における前記データ収集部によるデータ収集量が多くなるデータ収集条件を決定することを特徴とする。
前記エリア測定値取得部は、
前記環境影響因子の測定値として、各エリアの所在人数を取得することを特徴とする。
前記環境影響因子の測定値として、各エリアの所在人数を取得することを特徴とする。
前記エリア測定値取得部は、
前記環境影響因子の測定値として、各エリアにおける音量を取得することを特徴とする。
前記環境影響因子の測定値として、各エリアにおける音量を取得することを特徴とする。
前記エリア測定値取得部は、
前記環境影響因子の測定値として、各エリアの床面が受ける圧力値を取得することを特徴とする。
前記環境影響因子の測定値として、各エリアの床面が受ける圧力値を取得することを特徴とする。
前記データ収集装置は、
それぞれに扉が設置されている複数のエリアをデータ収集の対象エリアとし、
前記エリア測定値取得部は、
前記環境影響因子の測定値として、各エリアにおける扉の開閉回数を取得することを特徴とする。
それぞれに扉が設置されている複数のエリアをデータ収集の対象エリアとし、
前記エリア測定値取得部は、
前記環境影響因子の測定値として、各エリアにおける扉の開閉回数を取得することを特徴とする。
前記エリア測定値取得部は、
前記環境影響因子の測定値として、各エリアに配置されている特定種類の機器の操作回数を取得することを特徴とする。
前記環境影響因子の測定値として、各エリアに配置されている特定種類の機器の操作回数を取得することを特徴とする。
前記データ収集装置は、
それぞれにコンピュータが設置されている複数のエリアをデータ収集の対象エリアとし、
前記エリア測定値取得部は、
前記環境影響因子の測定値として、各エリアにおけるコンピュータの稼働台数を取得することを特徴とする。
それぞれにコンピュータが設置されている複数のエリアをデータ収集の対象エリアとし、
前記エリア測定値取得部は、
前記環境影響因子の測定値として、各エリアにおけるコンピュータの稼働台数を取得することを特徴とする。
前記データ収集装置は、
通信ネットワークが配置されている複数のエリアをデータ収集の対象エリアとし、
前記エリア測定値取得部は、
前記環境影響因子の測定値として、各エリアにおけるネットワーク負荷値を取得することを特徴とする。
通信ネットワークが配置されている複数のエリアをデータ収集の対象エリアとし、
前記エリア測定値取得部は、
前記環境影響因子の測定値として、各エリアにおけるネットワーク負荷値を取得することを特徴とする。
前記エリア測定値取得部は、
前記環境影響因子の測定値として、各エリアの照度を取得することを特徴とする。
前記環境影響因子の測定値として、各エリアの照度を取得することを特徴とする。
前記エリア測定値取得部は、
前記環境影響因子の測定値として、各エリアの空気流量を取得することを特徴とする。
前記環境影響因子の測定値として、各エリアの空気流量を取得することを特徴とする。
前記エリア測定値取得部は、
前記環境影響因子の測定値として、各エリアの電波強度を取得することを特徴とする。
前記環境影響因子の測定値として、各エリアの電波強度を取得することを特徴とする。
本発明によれば、エリアごとの環境影響因子の測定値に対応させてエリアごとにデータ収集条件を決定するため、エリアごとの動作環境に応じて効率的に機器からデータを収集することができる。
実施の形態１．
図１は、本実施の形態に係るデータ収集装置１が動作するシステムを示す構成図である。
図１は、本実施の形態に係るデータ収集装置１が動作するシステムを示す構成図である。
データ収集装置１は、データ収集機能を有している。
データ収集装置１は、設備ＬＡＮ３を経由して照明フィールドネットワーク６や空調フィールドネットワーク８等の設備機器のネットワークと接続し、照明７１～照明７９や空調機器９１～空調機器９９（以下、「空調機器」を「空調」とも表記する）などの設備機器と接続している。
設備ＬＡＮ３と照明フィールドネットワーク６や空調フィールドネットワーク８の間は、照明ゲートウェイ装置５や空調ゲートウェイ装置４が配置されている。
照明ゲートウェイ装置５は、設備ＬＡＮ３と照明フィールドネットワーク６の間で異なる通信プロトコルを変換する役割を持つ。
空調ゲートウェイ装置４は、設備ＬＡＮ３と空調フィールドネットワーク６の間で異なる通信プロトコルを変換する役割を持つ。
データ収集装置１は、以上の通り説明した構成により、照明７１～照明７９や空調９１～空調９９などの設備機器を制御したり、情報を取得したりすることが可能である。
尚、図１では記述を省略したが、設備ＬＡＮ３には、エリアの温湿度を計測する設備機器やエリアの消費電力量を計測する設備機器などを接続してもよい。
データ収集装置１は、設備ＬＡＮ３を経由して照明フィールドネットワーク６や空調フィールドネットワーク８等の設備機器のネットワークと接続し、照明７１～照明７９や空調機器９１～空調機器９９（以下、「空調機器」を「空調」とも表記する）などの設備機器と接続している。
設備ＬＡＮ３と照明フィールドネットワーク６や空調フィールドネットワーク８の間は、照明ゲートウェイ装置５や空調ゲートウェイ装置４が配置されている。
照明ゲートウェイ装置５は、設備ＬＡＮ３と照明フィールドネットワーク６の間で異なる通信プロトコルを変換する役割を持つ。
空調ゲートウェイ装置４は、設備ＬＡＮ３と空調フィールドネットワーク６の間で異なる通信プロトコルを変換する役割を持つ。
データ収集装置１は、以上の通り説明した構成により、照明７１～照明７９や空調９１～空調９９などの設備機器を制御したり、情報を取得したりすることが可能である。
尚、図１では記述を省略したが、設備ＬＡＮ３には、エリアの温湿度を計測する設備機器やエリアの消費電力量を計測する設備機器などを接続してもよい。
本実施の形態において、照明７１～照明７９や空調９１～空調９９などの設備機器は、何れかのエリアに属すると定義される。つまり、照明７１～照明７９や空調９１～空調９９などの設備機器は、複数のエリアに配置されている。
エリアの定義は任意である。例えば、各階でエリアを１つずつ定義することや、オフィスにおいて各部でエリアを１つずつ定義することが可能である。
本実施の形態においては、図１に示す通り、照明７１、照明７２、空調９１、空調９２はエリアＡ１０に属すると定義され、照明７３、照明７４、照明７５、空調９３、空調９４、空調９５はエリアＢ１１に属すると定義され、照明７６、照明７７、照明７８、照明７９、空調９６、空調９７、空調９８、空調９９はエリアＣ１２に属すると定義されている。
エリアの定義は任意である。例えば、各階でエリアを１つずつ定義することや、オフィスにおいて各部でエリアを１つずつ定義することが可能である。
本実施の形態においては、図１に示す通り、照明７１、照明７２、空調９１、空調９２はエリアＡ１０に属すると定義され、照明７３、照明７４、照明７５、空調９３、空調９４、空調９５はエリアＢ１１に属すると定義され、照明７６、照明７７、照明７８、照明７９、空調９６、空調９７、空調９８、空調９９はエリアＣ１２に属すると定義されている。
図２は、データ収集装置１の詳細な構成を示した図である。
データ収集装置１は、エリア環境変化検知部２１、スケジュール生成部２２、データ収集部２３及び情報記憶部２６で構成されている。
情報記憶部２６では、スケジュール情報２４と環境変化量情報２５の情報を管理している。
以下、図２を用いて、エリア環境変化検知部２１、スケジュール生成部２２、データ収集部２３の各要素の動作について詳細に説明する。
データ収集装置１は、エリア環境変化検知部２１、スケジュール生成部２２、データ収集部２３及び情報記憶部２６で構成されている。
情報記憶部２６では、スケジュール情報２４と環境変化量情報２５の情報を管理している。
以下、図２を用いて、エリア環境変化検知部２１、スケジュール生成部２２、データ収集部２３の各要素の動作について詳細に説明する。
はじめに、エリア環境変化検知部２１を説明する。
エリア環境変化検知部２１は、各エリアの温度や湿度の状態、設備機器のＯＮ／ＯＦＦ、設定、運転出力などの状態、および消費電力量の変化の状態などといった、エリア内の環境がどの程度変化しやすいかを判断する。
そして、エリア環境変化検知部２１は、判断した環境の変化のしやすさを表す環境変化量情報２５を生成する。
つまり、エリア環境変化検知部２１は、機器の動作環境に影響を与える環境影響因子を定義し、エリアごとに、環境影響因子の測定値を取得する。
エリア環境変化検知部２１は、環境影響因子として、測定値が大きいほど機器の動作環境に与える影響が大きくなる性質の因子を定義することができる。
エリア環境変化検知部２１は、エリア測定値取得部の例である。
エリア環境変化検知部２１は、各エリアの温度や湿度の状態、設備機器のＯＮ／ＯＦＦ、設定、運転出力などの状態、および消費電力量の変化の状態などといった、エリア内の環境がどの程度変化しやすいかを判断する。
そして、エリア環境変化検知部２１は、判断した環境の変化のしやすさを表す環境変化量情報２５を生成する。
つまり、エリア環境変化検知部２１は、機器の動作環境に影響を与える環境影響因子を定義し、エリアごとに、環境影響因子の測定値を取得する。
エリア環境変化検知部２１は、環境影響因子として、測定値が大きいほど機器の動作環境に与える影響が大きくなる性質の因子を定義することができる。
エリア環境変化検知部２１は、エリア測定値取得部の例である。
例えば、本実施の形態のエリア環境変化検知部２１は、エリア内の人数を環境影響因子とし、エリア内の人数が多い場合にエリア内の環境が変化しやすいと判断する。
そのため、図２の環境変化量情報２５には、環境影響因子である各エリア内の在室者の人数が示されている。
一般的に人の多いエリアは、“人が熱を発する”、“人がリモコン等で空調等を操作する”などの要因が増加するため、環境が変化しやすい。
本実施の形態のエリア環境変化検知部２１は、これらの要因を考慮したものである。
図２では、エリアＡには在室者が２人、エリアＢには在室者が０人、エリアＣには在室者が２５人、エリアＤには在室者が３０人、エリアＥには在室者が１人、存在することを示している。
そのため、図２の環境変化量情報２５には、環境影響因子である各エリア内の在室者の人数が示されている。
一般的に人の多いエリアは、“人が熱を発する”、“人がリモコン等で空調等を操作する”などの要因が増加するため、環境が変化しやすい。
本実施の形態のエリア環境変化検知部２１は、これらの要因を考慮したものである。
図２では、エリアＡには在室者が２人、エリアＢには在室者が０人、エリアＣには在室者が２５人、エリアＤには在室者が３０人、エリアＥには在室者が１人、存在することを示している。
本実施の形態のエリア環境変化検知部２１の動作は図３のフローチャートに示すとおりとなる。
まず、エリア環境変化検知部２１は、エリア内の人の出入りを検知する（Ｓ１１）。
エリア内の人の出入りを検知する方法としては、人感センサの情報や入退室管理装置の情報を利用する。
エリア内の人の出入りを検知すると、エリア環境変化検知部２１は環境変化量情報２５を更新する（Ｓ１２）。
その後、Ｓ１１に戻る。
エリア内の人の出入りを検知する方法としては、人感センサの情報や入退室管理装置の情報を利用する。
エリア内の人の出入りを検知すると、エリア環境変化検知部２１は環境変化量情報２５を更新する（Ｓ１２）。
その後、Ｓ１１に戻る。
次に、スケジュール生成部２２を説明する。
本実施の形態に係るスケジュール生成部２２は、各エリア内の設備機器の運転状態や設定値などの設備機器のデータを収集する際のデータ収集条件を決定する。
本実施の形態では、スケジュール生成部２２は、データ収集条件として、データ収集の時間間隔を決定し、データ収集の時間間隔を示すスケジュール情報２４を生成する。
スケジュール生成部２２は、スケジュール情報２４を生成する時に、環境変化量情報２５を参考に生成する。つまり、スケジュール生成部２２は、エリア環境変化検知部２１により取得されたエリアごとの測定値に対応させて、エリアごとにデータ収集のスケジュール（データ収集条件）を決定する。
スケジュール生成部２２は、データ収集条件決定部の例である。
本実施の形態に係るスケジュール生成部２２は、各エリア内の設備機器の運転状態や設定値などの設備機器のデータを収集する際のデータ収集条件を決定する。
本実施の形態では、スケジュール生成部２２は、データ収集条件として、データ収集の時間間隔を決定し、データ収集の時間間隔を示すスケジュール情報２４を生成する。
スケジュール生成部２２は、スケジュール情報２４を生成する時に、環境変化量情報２５を参考に生成する。つまり、スケジュール生成部２２は、エリア環境変化検知部２１により取得されたエリアごとの測定値に対応させて、エリアごとにデータ収集のスケジュール（データ収集条件）を決定する。
スケジュール生成部２２は、データ収集条件決定部の例である。
本実施の形態のスケジュール生成部２２は、環境が変化しやすいエリアの設備機器からは細かな間隔でデータ収集を行い、環境が変化しにくいエリアの設備機器からは大まかな間隔でデータ収集を行うようにスケジュール情報２４を生成する。
つまり、スケジュール生成部２２は、エリア環境変化検知部２１の測定値が大きいエリアほどデータ収集頻度が高頻度となるデータ収集条件を決定して、単位時間におけるデータ収集量を多くする。
図２は、エリアＡに属する設備機器からは５分間隔、エリアＢに属する設備機器からは１５分間隔、エリアＣに属する設備機器からは３０秒間隔、エリアＤに属する設備機器からは２０秒間隔、エリアＥに属する設備機器からは１０分間隔で収集するようにスケジュール情報２４を定義している。
つまり、環境が変化しやすい在室者が多いエリア（エリアＣとエリアＤ）は細かな間隔でデータを収集するように設定し、環境が変化しにくい在室者が少ないエリア（エリアＡ、Ｂ、Ｅ）は大まかな間隔でデータを収集するように設定している。
スケジュール生成部２２は、例えば、図１１に示す基準情報に基づいてスケジュール情報２４を生成する。
図１１の基準情報は、在室者の人数レベルごとに、データ収集の時間間隔が示されており、スケジュール生成部２２は、エリア環境変化検知部２１の測定値に対応するデータ収集時間間隔を基準情報から取得して、スケジュール情報２４を生成する。
つまり、スケジュール生成部２２は、エリア環境変化検知部２１の測定値が大きいエリアほどデータ収集頻度が高頻度となるデータ収集条件を決定して、単位時間におけるデータ収集量を多くする。
図２は、エリアＡに属する設備機器からは５分間隔、エリアＢに属する設備機器からは１５分間隔、エリアＣに属する設備機器からは３０秒間隔、エリアＤに属する設備機器からは２０秒間隔、エリアＥに属する設備機器からは１０分間隔で収集するようにスケジュール情報２４を定義している。
つまり、環境が変化しやすい在室者が多いエリア（エリアＣとエリアＤ）は細かな間隔でデータを収集するように設定し、環境が変化しにくい在室者が少ないエリア（エリアＡ、Ｂ、Ｅ）は大まかな間隔でデータを収集するように設定している。
スケジュール生成部２２は、例えば、図１１に示す基準情報に基づいてスケジュール情報２４を生成する。
図１１の基準情報は、在室者の人数レベルごとに、データ収集の時間間隔が示されており、スケジュール生成部２２は、エリア環境変化検知部２１の測定値に対応するデータ収集時間間隔を基準情報から取得して、スケジュール情報２４を生成する。
本実施の形態のスケジュール生成部２２の動作は、図４のフローチャートに示す通りとなる。
まず、スケジュール生成部２２は、環境変化量情報２５の更新を待つ（Ｓ２１）。
環境変化量情報２５の更新を検知すると、スケジュール生成部２２は、スケジュール情報２４を更新する（Ｓ２２）つまり、いずれかのエリアの測定値が変化した場合に、当該エリアのデータ収集スケジュールを新たな測定値に対応させて更新する。
まず、スケジュール生成部２２は、環境変化量情報２５の更新を待つ（Ｓ２１）。
環境変化量情報２５の更新を検知すると、スケジュール生成部２２は、スケジュール情報２４を更新する（Ｓ２２）つまり、いずれかのエリアの測定値が変化した場合に、当該エリアのデータ収集スケジュールを新たな測定値に対応させて更新する。
最後に、データ収集部２３を説明する。
本実施の形態のデータ収集部２３は、スケジュール情報２４で定義された頻度で、各エリアの設備機器からデータを収集する。
尚、設備機器のデータは、設備機器ごとに異なるものであり、例えば、空調では運転状態（ＯＮ／ＯＦＦ）、運転モード、設定温度、などの情報、照明では運転状態（ＯＮ／ＯＦＦ）、調光率、などの情報、エリアの消費電力量を計測する設備機器であれば消費電力量の情報などとなる。
図２において、エリアＡのスケジュール情報２４は５分であるため、データ収集部２３は、エリアＡに属する設備機器（図１の照明７１、照明７２、空調９１、空調９２）から５分間隔でデータを収集する。
本実施の形態のデータ収集部２３は、スケジュール情報２４で定義された頻度で、各エリアの設備機器からデータを収集する。
尚、設備機器のデータは、設備機器ごとに異なるものであり、例えば、空調では運転状態（ＯＮ／ＯＦＦ）、運転モード、設定温度、などの情報、照明では運転状態（ＯＮ／ＯＦＦ）、調光率、などの情報、エリアの消費電力量を計測する設備機器であれば消費電力量の情報などとなる。
図２において、エリアＡのスケジュール情報２４は５分であるため、データ収集部２３は、エリアＡに属する設備機器（図１の照明７１、照明７２、空調９１、空調９２）から５分間隔でデータを収集する。
本実施の形態のデータ収集部２３の動作は、図５のフローチャートに示すとおりとなる。
まず、データ収集部２３は、エリア内の全ての設備機器からデータを収集する（Ｓ３１）。次に、データ収集部２３は、スケジュール情報２４を参照し、指定された時間待機する（Ｓ３２）。その後、Ｓ３１に戻る。
尚、本フローチャートは、データ収集部２３が単一のエリアに対して行う操作を示したものである。
本実施の形態では、複数のエリアが定義されるため、同様のフローがエリア毎に平行して実行される。
まず、データ収集部２３は、エリア内の全ての設備機器からデータを収集する（Ｓ３１）。次に、データ収集部２３は、スケジュール情報２４を参照し、指定された時間待機する（Ｓ３２）。その後、Ｓ３１に戻る。
尚、本フローチャートは、データ収集部２３が単一のエリアに対して行う操作を示したものである。
本実施の形態では、複数のエリアが定義されるため、同様のフローがエリア毎に平行して実行される。
このように、データ収集装置１は、エリアごとに機器の動作環境に影響を与えるパラメータについての測定値を取得し、測定値に対応させてエリアごとにデータ収集スケジュールを決定し、データ収集スケジュールに従って各エリアの各設備機器からデータを収集するため、エリアごとの動作環境に応じて効率的に機器からデータを収集することができる。
尚、本実施の形態において、エリア環境変化検知部２１は、人の多少を検知する手段として、音の大きさを検知するセンサーやエリア内の地面にかかる圧力を検知するセンサーを利用することも可能である。
以上のように、本実施の形態によれば、設備機器からデータを収集するスケジュールが、設備機器の置かれたエリアの環境の変化のしやすさに応じて自動的に変化する。
通常、エリアの環境が変化しやすい場合、空調や照明などの設備機器のモードや出力が自動的に変更されて運転状態が変化しやすい、消費電力量を計測する設備機器の値が変化しやすいなどが考えられる。
つまり、エリアの環境の変化のしやすさは、設備機器の動作や設定値の変化のしやすさに影響を与える。
従って、本実施の形態に示す通り、エリア環境の変化のしやすさと連動して設備機器の収集スケジュールを変化させる事で、データ収集を効率的に行う事が出来る。
通常、エリアの環境が変化しやすい場合、空調や照明などの設備機器のモードや出力が自動的に変更されて運転状態が変化しやすい、消費電力量を計測する設備機器の値が変化しやすいなどが考えられる。
つまり、エリアの環境の変化のしやすさは、設備機器の動作や設定値の変化のしやすさに影響を与える。
従って、本実施の形態に示す通り、エリア環境の変化のしやすさと連動して設備機器の収集スケジュールを変化させる事で、データ収集を効率的に行う事が出来る。
また、本実施の形態によれば、環境が変化しやすいエリアの設備機器から頻繁にデータを収集するように動作するため、環境が変化しやすいエリアの設備機器の状態変化を細かくモニタすることが出来る。
さらに、環境が変化しにくいエリアの設備機器から頻繁にデータを収集しないように動作するため、環境が変化しにくいエリアの設備機器から無駄にデータ収集を行う事をせず、フィールドネットワークの負荷に与える影響を抑えることができる。
さらに、環境が変化しにくいエリアの設備機器から頻繁にデータを収集しないように動作するため、環境が変化しにくいエリアの設備機器から無駄にデータ収集を行う事をせず、フィールドネットワークの負荷に与える影響を抑えることができる。
また、本実施の形態によれば、人が多いエリアの設備機器から高頻度にデータを収集し、人が少ないエリア内の設備機器から低頻度にデータを収集する。
通常、人の多いエリアは、手元操作が行われる、出入りが頻繁に起こるなど、環境が変化しやすい。
逆に、人の少ないエリアは、環境が変化しにくい。
そのため、環境が変化しやすいエリアの設備機器の状態変化を細かくモニタすることが出来る。
さらに、環境が変化しにくいエリアの設備機器から無駄にデータ収集を行う事をせず、フィールドネットワークの負荷に与える影響を抑えることができる。
通常、人の多いエリアは、手元操作が行われる、出入りが頻繁に起こるなど、環境が変化しやすい。
逆に、人の少ないエリアは、環境が変化しにくい。
そのため、環境が変化しやすいエリアの設備機器の状態変化を細かくモニタすることが出来る。
さらに、環境が変化しにくいエリアの設備機器から無駄にデータ収集を行う事をせず、フィールドネットワークの負荷に与える影響を抑えることができる。
以上、本実施の形態では、エリア環境変化検知部とスケジュール生成部とデータ収集部を備えたデータ収集装置であり、
前記エリア環境変化検知部は、エリアの環境変化を検知してエリアの環境の変化しやすさを表す尺度である環境変化量情報を生成し、
前記スケジュール生成部は、前記環境変化量情報に基づいて各エリアの各設備機器のデータ収集の時間間隔を定義するスケジュール情報を生成し、
前記データ収集部は、前記スケジュール情報に基づいて各エリアの各設備機器のデータ収集を実施するように動作するデータ収集装置を説明した。
前記エリア環境変化検知部は、エリアの環境変化を検知してエリアの環境の変化しやすさを表す尺度である環境変化量情報を生成し、
前記スケジュール生成部は、前記環境変化量情報に基づいて各エリアの各設備機器のデータ収集の時間間隔を定義するスケジュール情報を生成し、
前記データ収集部は、前記スケジュール情報に基づいて各エリアの各設備機器のデータ収集を実施するように動作するデータ収集装置を説明した。
また、本実施の形態では、前記環境変化量情報を参照し、環境が変化しやすいエリアに対して該エリア内の設備機器のデータ収集の時間間隔を短くするようにスケジュール情報を生成し、
環境が変化しにくいエリアに対して該エリア内の設備機器のデータ収集の時間間隔を長くするようにスケジュール情報を生成するスケジュール生成部を備えたデータ収集装置を説明した。
環境が変化しにくいエリアに対して該エリア内の設備機器のデータ収集の時間間隔を長くするようにスケジュール情報を生成するスケジュール生成部を備えたデータ収集装置を説明した。
また、本実施の形態では、エリア内の人の出入りを検知し、在室者が多いエリアを環境の変化が起こりやすいエリアと判断して環境変化量情報を生成するエリア環境変化検知部を備えたデータ収集装置を説明した。
また、本実施の形態では、エリア内の音の大きさを検知し、音が大きなエリアを環境の変化が起こりやすいエリアと判断して環境変化量情報を生成するエリア環境変化検知部を備えたデータ収集装置を説明した。
また、本実施の形態では、エリア内の地面が受ける圧力を検知し、圧力が大きなエリアを環境の変化が起こりやすいエリアと判断して環境変化量情報を生成するエリア環境変化検知部を備えたデータ収集装置を説明した。
実施の形態２．
以下にて、実施の形態２に係るデータ収集装置について説明する。
実施の形態２は実施の形態１と比較し、スケジュール生成部の動作、データ収集部の動作及びスケジュール情報の内容が異なる。
実施の形態２に係るデータ収集装置１の構成例を図６に示し、詳細を以下に説明する。
以下にて、実施の形態２に係るデータ収集装置について説明する。
実施の形態２は実施の形態１と比較し、スケジュール生成部の動作、データ収集部の動作及びスケジュール情報の内容が異なる。
実施の形態２に係るデータ収集装置１の構成例を図６に示し、詳細を以下に説明する。
なお、エリア環境変化検知部２１は、実施の形態１で説明したものと同様の動作であるため、説明を省略する。
まず、スケジュール生成部２２を説明する。
本実施の形態に係るスケジュール生成部２２は、各エリア内でどの設備機器からデータを収集すべきかを定義したスケジュール情報１３４を生成する。
スケジュール生成部２２は、スケジュール情報１３４を生成する時に、環境変化量情報１３５を参考に生成する。
本実施の形態に係るスケジュール生成部２２は、各エリア内でどの設備機器からデータを収集すべきかを定義したスケジュール情報１３４を生成する。
スケジュール生成部２２は、スケジュール情報１３４を生成する時に、環境変化量情報１３５を参考に生成する。
本実施の形態のスケジュール生成部２２は、環境が変化しやすいエリアでは多くの設備機器からデータ収集を行い、環境が変化しにくいエリアでは少ない設備機器からデータ収集を行うようにスケジュール情報１３４を生成する。
つまり、本実施の形態のスケジュール生成部２２は、エリア環境変化検知部２１の測定値が大きいエリアほどデータ収集を行う機器の数が多くなるデータ収集条件を決定して、単位時間におけるデータ収集量を多くする。
具体的には、図６では、エリアＡについては空調Ｎｏ．１－２と照明Ｎｏ．１－１０をデータ収集対象とし、エリアＢについては空調Ｎｏ．６と照明Ｎｏ．１０１－１０５をデータ収集対象とし、エリアＣについては空調Ｎｏ．２１－２８と照明Ｎｏ．２０１－２４０をデータ収集対象とし、エリアＤについては空調Ｎｏ．３１－５０と照明Ｎｏ．２５１－３００をデータ収集対象とし、エリアＥについては空調Ｎｏ．５１と照明Ｎｏ．３０１－３０５をデータ収集対象とするスケジュール情報１３４を定義している。
このように、環境が変化しやすい在室者が多いエリア（エリアＣとエリアＤ）は多くの設備機器からデータを収集するように設定し、環境が変化しにくい在室者が少ないエリア（エリアＡ、Ｂ、Ｅ）は少ない設備機器からデータを収集するように設定している。
つまり、本実施の形態のスケジュール生成部２２は、エリア環境変化検知部２１の測定値が大きいエリアほどデータ収集を行う機器の数が多くなるデータ収集条件を決定して、単位時間におけるデータ収集量を多くする。
具体的には、図６では、エリアＡについては空調Ｎｏ．１－２と照明Ｎｏ．１－１０をデータ収集対象とし、エリアＢについては空調Ｎｏ．６と照明Ｎｏ．１０１－１０５をデータ収集対象とし、エリアＣについては空調Ｎｏ．２１－２８と照明Ｎｏ．２０１－２４０をデータ収集対象とし、エリアＤについては空調Ｎｏ．３１－５０と照明Ｎｏ．２５１－３００をデータ収集対象とし、エリアＥについては空調Ｎｏ．５１と照明Ｎｏ．３０１－３０５をデータ収集対象とするスケジュール情報１３４を定義している。
このように、環境が変化しやすい在室者が多いエリア（エリアＣとエリアＤ）は多くの設備機器からデータを収集するように設定し、環境が変化しにくい在室者が少ないエリア（エリアＡ、Ｂ、Ｅ）は少ない設備機器からデータを収集するように設定している。
なお、本実施の形態のスケジュール生成部２２の動作自体は、実施の形態１で説明した図４のフローチャートと同様であるため、説明を省略する。
最後に、データ収集部２３を説明する。
本実施の形態のデータ収集部２３は、スケジュール情報１３４で定義された設備機器から、予め定められた周期でデータを収集する。
図６において、エリアＡのスケジュール情報１３４は、空調Ｎｏ．１－２と照明Ｎｏ．１－１０であるため、データ収集部２３はこれらの機器からデータを収集する。
本実施の形態のデータ収集部２３は、スケジュール情報１３４で定義された設備機器から、予め定められた周期でデータを収集する。
図６において、エリアＡのスケジュール情報１３４は、空調Ｎｏ．１－２と照明Ｎｏ．１－１０であるため、データ収集部２３はこれらの機器からデータを収集する。
なお、本実施の形態のデータ収集部２３の動作自体は、実施の形態１で説明した図５のフローチャートと同様であるため、説明を省略する。
以上のように、本実施の形態によれば、環境が変化しやすいエリアでは多くの設備機器からデータを収集するように動作するため、環境が変化しやすいエリアの状態変化を細かくモニタすることが出来る。
さらに、環境が変化しにくいエリアでは少ない設備機器からデータを収集するように動作するため、エリア内の設備機器の代表的なデータを収集できると共に、環境が変化しにくいエリアの設備機器から無駄にデータ収集を行う事をせず、フィールドネットワークの負荷に与える影響を抑えることができる。
さらに、環境が変化しにくいエリアでは少ない設備機器からデータを収集するように動作するため、エリア内の設備機器の代表的なデータを収集できると共に、環境が変化しにくいエリアの設備機器から無駄にデータ収集を行う事をせず、フィールドネットワークの負荷に与える影響を抑えることができる。
以上、本実施の形態では、環境変化量情報を参照し、環境が変化しやすいエリアに対して該エリア内でデータ収集を実施する設備機器を増加させるように動作し、環境が変化しにくいエリアに対して該エリア内でデータ収集を実施する設備機器を減少させるように動作するスケジュール生成部を備えたデータ収集装置を説明した。
実施の形態３．
以下にて、実施の形態３に係るデータ収集装置について説明する。
実施の形態３は実施の形態１と比較し、エリア環境変化検知部の動作と、環境変化量情報の構成が異なる。
実施の形態３のエリア環境変化検知部２１と環境変化量情報１４５を図７に示し、以下に説明する。
なお、本実施の形態においても、スケジュール生成部２２、データ収集部２３及び情報記憶部２６は存在しているが、図７では図示を省略している。
また、同様に、本実施の形態においても、図２に示したスケジュール情報２４又は図６に示したスケジュール情報１３４がエリア番号及び環境変化量情報１４５に対応付けられて情報記憶部２６に記憶されているが、図７では図示を省略している。
以下にて、実施の形態３に係るデータ収集装置について説明する。
実施の形態３は実施の形態１と比較し、エリア環境変化検知部の動作と、環境変化量情報の構成が異なる。
実施の形態３のエリア環境変化検知部２１と環境変化量情報１４５を図７に示し、以下に説明する。
なお、本実施の形態においても、スケジュール生成部２２、データ収集部２３及び情報記憶部２６は存在しているが、図７では図示を省略している。
また、同様に、本実施の形態においても、図２に示したスケジュール情報２４又は図６に示したスケジュール情報１３４がエリア番号及び環境変化量情報１４５に対応付けられて情報記憶部２６に記憶されているが、図７では図示を省略している。
本実施の形態では、それぞれに扉が設置されているエリアをデータ収集の対象エリアとし、エリア環境変化検知部２１は、エリア内の扉の開閉回数を環境影響因子として定義し、エリア内の扉の開閉回数が多い場合にエリア内の環境が変化しやすいと判断する。
そのため、環境変化量情報１４５は、各エリア内の扉の開閉回数としている。
一般的に扉の開閉が多いエリアは、“熱の出入が激しい”などの要因が増加するため、環境が変化しやすい。本実施の形態のエリア環境変化検知部２１は、これらの要因を考慮したものである。
図７では、１分当りの扉開閉回数が、エリアＡは約１．２回、エリアＢは約６．５回、エリアＣは約３．５回、エリアＤは約０．１回、エリアＥは約１．０回であることを示している。
そのため、環境変化量情報１４５は、各エリア内の扉の開閉回数としている。
一般的に扉の開閉が多いエリアは、“熱の出入が激しい”などの要因が増加するため、環境が変化しやすい。本実施の形態のエリア環境変化検知部２１は、これらの要因を考慮したものである。
図７では、１分当りの扉開閉回数が、エリアＡは約１．２回、エリアＢは約６．５回、エリアＣは約３．５回、エリアＤは約０．１回、エリアＥは約１．０回であることを示している。
なお、本実施の形態におけるスケジュール生成部２２、データ収集部２３の動作は、実施の形態１又は実施の形態２に示したものと同様である。
つまり、スケジュール生成部２２は、扉の開閉回数が多いエリアほどデータ収集の頻度が高頻度となるスケジュール情報２４又は扉の開閉回数が多いエリアほどデータ収集の対象機器が多くなるスケジュール情報１３４を生成し、データ収集部２３はスケジュール情報２４又はスケジュール情報１３４に従って設備機器からデータを収集する。
つまり、スケジュール生成部２２は、扉の開閉回数が多いエリアほどデータ収集の頻度が高頻度となるスケジュール情報２４又は扉の開閉回数が多いエリアほどデータ収集の対象機器が多くなるスケジュール情報１３４を生成し、データ収集部２３はスケジュール情報２４又はスケジュール情報１３４に従って設備機器からデータを収集する。
以上のように、本実施の形態によれば、扉の開閉が多いエリアの設備機器から高頻度にデータを収集し、扉の開閉が少ないエリア内の設備機器から低頻度にデータを収集する。
通常、扉の開閉が多いエリアは、熱の出入が激しいために環境が変化しやすい。逆に、扉の開閉が少ないエリアは、環境が変化しにくい。
そのため、環境が変化しやすいエリアの設備機器の状態変化を細かくモニタすることが出来る。さらに、環境が変化しにくいエリアの設備機器から無駄にデータ収集を行う事をせず、フィールドネットワークの負荷に与える影響を抑えることができる。
通常、扉の開閉が多いエリアは、熱の出入が激しいために環境が変化しやすい。逆に、扉の開閉が少ないエリアは、環境が変化しにくい。
そのため、環境が変化しやすいエリアの設備機器の状態変化を細かくモニタすることが出来る。さらに、環境が変化しにくいエリアの設備機器から無駄にデータ収集を行う事をせず、フィールドネットワークの負荷に与える影響を抑えることができる。
以上、本実施の形態では、エリア内に設置された扉の開閉を検知し、開閉回数が多いエリアを環境の変化が起こりやすいエリアと判断して環境変化量情報を生成するエリア環境変化検知部を備えたデータ収集装置を説明した。
実施の形態４．
以下にて、実施の形態４に係るデータ収集装置について説明する。
実施の形態４は実施の形態１と比較し、エリア環境変化検知部の動作と、環境変化量情報の構成が異なる。
実施の形態４のエリア環境変化検知部２１と環境変化量情報１５５を図８に示し、以下に説明する。
なお、本実施の形態においても、スケジュール生成部２２、データ収集部２３及び情報記憶部２６は存在しているが、図８では図示を省略している。
また、同様に、本実施の形態においても、図２に示したスケジュール情報２４又は図６に示したスケジュール情報１３４がエリア番号及び環境変化量情報１５５に対応付けられて情報記憶部２６に記憶されているが、図８では図示を省略している。
以下にて、実施の形態４に係るデータ収集装置について説明する。
実施の形態４は実施の形態１と比較し、エリア環境変化検知部の動作と、環境変化量情報の構成が異なる。
実施の形態４のエリア環境変化検知部２１と環境変化量情報１５５を図８に示し、以下に説明する。
なお、本実施の形態においても、スケジュール生成部２２、データ収集部２３及び情報記憶部２６は存在しているが、図８では図示を省略している。
また、同様に、本実施の形態においても、図２に示したスケジュール情報２４又は図６に示したスケジュール情報１３４がエリア番号及び環境変化量情報１５５に対応付けられて情報記憶部２６に記憶されているが、図８では図示を省略している。
本実施の形態では、それぞれに空調機器が設置されているエリアをデータ収集の対象エリアとし、エリア環境変化検知部２１は、空調機器の操作回数を環境影響因子として定義し、空調機器の操作回数が多い場合にエリア内の環境が変化しやすいと判断する。
そのため、環境変化量情報１５５は、各エリア内の空調の操作回数としている。
一般的に空調の操作回数が多いエリアは、“空調のＯＮ／ＯＦＦが頻繁に変更されて消費電力が変化しやすい”、“空調の影響を受けて温度や湿度が変化しやすい”などの要因が増加するため、環境が変化しやすい。本実施の形態のエリア環境変化検知部２１は、これらの要因を考慮したものである。
図８では、１分当りの空調の操作回数が、エリアＡは約０．０１回、エリアＢは約０．０２回、エリアＣは約０．５０回、エリアＤは約０．１２回、エリアＥは約０．０４回であることを示している。
そのため、環境変化量情報１５５は、各エリア内の空調の操作回数としている。
一般的に空調の操作回数が多いエリアは、“空調のＯＮ／ＯＦＦが頻繁に変更されて消費電力が変化しやすい”、“空調の影響を受けて温度や湿度が変化しやすい”などの要因が増加するため、環境が変化しやすい。本実施の形態のエリア環境変化検知部２１は、これらの要因を考慮したものである。
図８では、１分当りの空調の操作回数が、エリアＡは約０．０１回、エリアＢは約０．０２回、エリアＣは約０．５０回、エリアＤは約０．１２回、エリアＥは約０．０４回であることを示している。
なお、本実施の形態におけるスケジュール生成部２２、データ収集部２３の動作は、実施の形態１又は実施の形態２に示したものと同様である。
つまり、スケジュール生成部２２は、空調機器の操作回数が多いエリアほどデータ収集の頻度が高頻度となるスケジュール情報２４又は空調機器の操作回数が多いエリアほどデータ収集の対象機器が多くなるスケジュール情報１３４を生成し、データ収集部２３はスケジュール情報２４又はスケジュール情報１３４に従って設備機器からデータを収集する。
つまり、スケジュール生成部２２は、空調機器の操作回数が多いエリアほどデータ収集の頻度が高頻度となるスケジュール情報２４又は空調機器の操作回数が多いエリアほどデータ収集の対象機器が多くなるスケジュール情報１３４を生成し、データ収集部２３はスケジュール情報２４又はスケジュール情報１３４に従って設備機器からデータを収集する。
なお、本実施の形態においては、空調の操作回数を利用したが、照明の操作回数を利用する事も可能である。
以上のように、本実施の形態によれば、空調の操作回数が多いエリアの設備機器から高頻度にデータを収集し、操作回数が少ないエリア内の設備機器から低頻度にデータを収集する。
通常、操作回数が多いエリアは、空調の影響を受けて消費電力・温度・湿度などの環境が変化しやすい。
逆に、操作回数が少ないエリアは、環境が変化しにくい。
そのため、環境が変化しやすいエリアの設備機器の状態変化を細かくモニタすることが出来る。
さらに、環境が変化しにくいエリアの設備機器から無駄にデータ収集を行う事をせず、フィールドネットワークの負荷に与える影響を抑えることができる。
通常、操作回数が多いエリアは、空調の影響を受けて消費電力・温度・湿度などの環境が変化しやすい。
逆に、操作回数が少ないエリアは、環境が変化しにくい。
そのため、環境が変化しやすいエリアの設備機器の状態変化を細かくモニタすることが出来る。
さらに、環境が変化しにくいエリアの設備機器から無駄にデータ収集を行う事をせず、フィールドネットワークの負荷に与える影響を抑えることができる。
以上、本実施の形態では、エリア内に設置された空調の操作を検知し、操作回数が多いエリアを環境の変化が起こりやすいエリアと判断して環境変化量情報を生成するエリア環境変化検知部を備えたデータ収集装置を説明した。
また、本実施の形態では、エリア内に設置された照明の操作を検知し、操作回数が多いエリアを環境の変化が起こりやすいエリアと判断して環境変化量情報を生成するエリア環境変化検知部を備えたデータ収集装置を説明した。
実施の形態５．
以下にて、実施の形態５に係るデータ収集装置について説明する。
実施の形態５は実施の形態１と比較し、エリア環境変化検知部の動作と、環境変化量情報の構成が異なる。
実施の形態５のエリア環境変化検知部２１と環境変化量情報１６５を図９に示し、以下に説明する。
以下にて、実施の形態５に係るデータ収集装置について説明する。
実施の形態５は実施の形態１と比較し、エリア環境変化検知部の動作と、環境変化量情報の構成が異なる。
実施の形態５のエリア環境変化検知部２１と環境変化量情報１６５を図９に示し、以下に説明する。
本実施の形態では、それぞれにパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣと表記する）が設置されているエリアをデータ収集の対象エリアとし、エリア環境変化検知部２１は、ＰＣの稼働台数を環境影響因子として定義し、電源ＯＮのＰＣ台数が多いエリア内の環境が変化しやすいと判断する。
そのため、環境変化量情報１６５は、各エリア内の電源ＯＮのＰＣの台数としている。
一般的に電源がＯＮとなっているＰＣが多いエリアは、“ＰＣの熱の影響を受けて温度や湿度が変化しやすい”などの要因が増加するため、環境が変化しやすい。本実施の形態のエリア環境変化検知部２１は、これらの要因を考慮したものである。
図９では、電源ＯＮとなっているＰＣの台数が、エリアＡは１５台、エリアＢは１０台、エリアＣは８台、エリアＤは３０台、エリアＥは１５０台であることを示している。
そのため、環境変化量情報１６５は、各エリア内の電源ＯＮのＰＣの台数としている。
一般的に電源がＯＮとなっているＰＣが多いエリアは、“ＰＣの熱の影響を受けて温度や湿度が変化しやすい”などの要因が増加するため、環境が変化しやすい。本実施の形態のエリア環境変化検知部２１は、これらの要因を考慮したものである。
図９では、電源ＯＮとなっているＰＣの台数が、エリアＡは１５台、エリアＢは１０台、エリアＣは８台、エリアＤは３０台、エリアＥは１５０台であることを示している。
なお、本実施の形態におけるスケジュール生成部２２、データ収集部２３の動作は、実施の形態１又は実施の形態２に示したものと同様である。
つまり、スケジュール生成部２２は、ＰＣの稼働台数が多いエリアほどデータ収集の頻度が高頻度となるスケジュール情報２４又はＰＣの稼働台数が多いエリアほどデータ収集の対象機器が多くなるスケジュール情報１３４を生成し、データ収集部２３はスケジュール情報２４又はスケジュール情報１３４に従って設備機器からデータを収集する。
つまり、スケジュール生成部２２は、ＰＣの稼働台数が多いエリアほどデータ収集の頻度が高頻度となるスケジュール情報２４又はＰＣの稼働台数が多いエリアほどデータ収集の対象機器が多くなるスケジュール情報１３４を生成し、データ収集部２３はスケジュール情報２４又はスケジュール情報１３４に従って設備機器からデータを収集する。
なお、本実施の形態においては、電源ＯＮのＰＣ台数を利用したが、ネットワーク装置の転送データ量に着目し、ネットワーク負荷が高い場合にＰＣの台数が多いと判断する事も可能である。
以上のように、本実施の形態によれば、電源ＯＮのＰＣ台数が多いエリアの設備機器から高頻度にデータを収集し、電源ＯＮのＰＣ台数が少ないエリア内の設備機器から低頻度にデータを収集する。
通常、電源ＯＮのＰＣ台数が多いエリアは、ＰＣの熱の影響を受けて消費電力・温度・湿度などの環境が変化しやすい。
逆に、電源ＯＮのＰＣ台数が少ないエリアは、環境が変化しにくい。
そのため、環境が変化しやすいエリアの設備機器の状態変化を細かくモニタすることが出来る。
さらに、環境が変化しにくいエリアの設備機器から無駄にデータ収集を行う事をせず、フィールドネットワークの負荷に与える影響を抑えることができる。
通常、電源ＯＮのＰＣ台数が多いエリアは、ＰＣの熱の影響を受けて消費電力・温度・湿度などの環境が変化しやすい。
逆に、電源ＯＮのＰＣ台数が少ないエリアは、環境が変化しにくい。
そのため、環境が変化しやすいエリアの設備機器の状態変化を細かくモニタすることが出来る。
さらに、環境が変化しにくいエリアの設備機器から無駄にデータ収集を行う事をせず、フィールドネットワークの負荷に与える影響を抑えることができる。
以上、本実施の形態では、エリア内に設置されたコンピュータの電源オン／オフを検知し、電源オン台数が多いエリアを環境の変化が起こりやすいエリアと判断して環境変化量情報を生成するエリア環境変化検知部を備えたデータ収集装置を説明した。
また、本実施の形態では、エリア内のネットワーク負荷を検知し、ネットワーク負荷の高いエリアを環境の変化が起こりやすいエリアと判断して環境変化量情報を生成するエリア環境変化検知部を備えた、データ収集装置を説明した。
実施の形態６．
以下にて、実施の形態６に係るデータ収集装置について説明する。
実施の形態６は実施の形態１と比較し、エリア環境変化検知部の動作と、環境変化量情報の構成が異なる。
実施の形態６のエリア環境変化検知部２１と環境変化量情報１７５を図１０に示し、以下に説明する。
なお、本実施の形態においても、スケジュール生成部２２、データ収集部２３及び情報記憶部２６は存在しているが、図１０では図示を省略している。
また、同様に、本実施の形態においても、図２に示したスケジュール情報２４又は図６に示したスケジュール情報１３４がエリア番号及び環境変化量情報１５５に対応付けられて情報記憶部２６に記憶されているが、図１０では図示を省略している。
以下にて、実施の形態６に係るデータ収集装置について説明する。
実施の形態６は実施の形態１と比較し、エリア環境変化検知部の動作と、環境変化量情報の構成が異なる。
実施の形態６のエリア環境変化検知部２１と環境変化量情報１７５を図１０に示し、以下に説明する。
なお、本実施の形態においても、スケジュール生成部２２、データ収集部２３及び情報記憶部２６は存在しているが、図１０では図示を省略している。
また、同様に、本実施の形態においても、図２に示したスケジュール情報２４又は図６に示したスケジュール情報１３４がエリア番号及び環境変化量情報１５５に対応付けられて情報記憶部２６に記憶されているが、図１０では図示を省略している。
本実施の形態のエリア環境変化検知部２１は、各エリアの明るさを環境影響因子として定義し、照度センサーで検知した照度が、予め定めた基準の照度よりも高い／低い場合のエリア内の環境が変化しやすいと判断する。
そのため、環境変化量情報１７５は、各エリア内の照度（単位はルクス）としている。
一般的に照度が高いエリアは“太陽の光を多く受けて温度や湿度が上がりやすい”、照度が低いエリアは“太陽の光を受けにくいため照明の出力を高くする必要がある”などの要因が増加するため、環境が変化しやすい。本実施の形態のエリア環境変化検知部２１は、これらの要因を考慮したものである。
図１０では、照度が、エリアＡは２００ルクス、エリアＢは１５０ルクス、エリアＣは５００ルクス、エリアＤは８００ルクス、エリアＥは４００ルクスであることを示している。
そのため、環境変化量情報１７５は、各エリア内の照度（単位はルクス）としている。
一般的に照度が高いエリアは“太陽の光を多く受けて温度や湿度が上がりやすい”、照度が低いエリアは“太陽の光を受けにくいため照明の出力を高くする必要がある”などの要因が増加するため、環境が変化しやすい。本実施の形態のエリア環境変化検知部２１は、これらの要因を考慮したものである。
図１０では、照度が、エリアＡは２００ルクス、エリアＢは１５０ルクス、エリアＣは５００ルクス、エリアＤは８００ルクス、エリアＥは４００ルクスであることを示している。
このように、本実施の形態では、エリア環境変化検知部２１は、環境影響因子として、所定の基準値からの乖離が大きい測定値ほど機器の動作環境に与える影響が大きくなる性質の因子を定義することができる。
そして、スケジュール生成部２２は、測定値が基準値から大きく乖離しているエリアほどデータ収集の頻度が高頻度となるスケジュール情報２４又は測定値が基準値から大きく乖離しているエリアほどデータ収集の対象機器が多くなるスケジュール情報１３４を生成し、データ収集部２３はスケジュール情報２４又はスケジュール情報１３４に従って設備機器からデータを収集する。
そして、スケジュール生成部２２は、測定値が基準値から大きく乖離しているエリアほどデータ収集の頻度が高頻度となるスケジュール情報２４又は測定値が基準値から大きく乖離しているエリアほどデータ収集の対象機器が多くなるスケジュール情報１３４を生成し、データ収集部２３はスケジュール情報２４又はスケジュール情報１３４に従って設備機器からデータを収集する。
なお、本実施の形態においては、照度センサーを利用したが、空気の流れる速度を検知する空気流量センサー、電波強度の強弱を検知するセンサーなどのセンサーを利用する事も可能である。
以上のように、本実施の形態によれば、照度が予め定めた照度よりも高い／低いエリアの設備機器から高頻度にデータを収集し、そうでないエリア内の設備機器から低頻度にデータを収集する。
通常、照度が高いエリアは、太陽の光の影響を受けて温度・湿度などの環境が変化しやすい。
逆に、照度が低いエリアは、照明の出力が強まるため消費電力が増加しやすい。
そのため、環境が変化しやすいエリアの設備機器の状態変化を細かくモニタすることが出来る。
さらに、環境が変化しにくいエリアの設備機器から無駄にデータ収集を行う事をせず、フィールドネットワークの負荷に与える影響を抑えることができる。
通常、照度が高いエリアは、太陽の光の影響を受けて温度・湿度などの環境が変化しやすい。
逆に、照度が低いエリアは、照明の出力が強まるため消費電力が増加しやすい。
そのため、環境が変化しやすいエリアの設備機器の状態変化を細かくモニタすることが出来る。
さらに、環境が変化しにくいエリアの設備機器から無駄にデータ収集を行う事をせず、フィールドネットワークの負荷に与える影響を抑えることができる。
以上、本実施の形態では、エリア内の照度を検知し、予め定めた基準と比較して照度が高い、または低いエリアを環境の変化が起こりやすいエリアと判断して環境変化量情報を生成するエリア環境変化検知部を備えたデータ収集装置を説明した。
また、本実施の形態では、エリア内の空気が流れる速度を検知し、速度が速いエリアを環境の変化が起こりやすいエリアと判断して環境変化量情報を生成するエリア環境変化検知部を備えたデータ収集装置を説明した。
また、本実施の形態では、エリア内の電波強度を検知し、電波強度の強いエリアを環境の変化が起こりやすいエリアと判断して環境変化量情報を生成するエリア環境変化検知部を備えたデータ収集装置を説明した。
最後に、実施の形態１～６に示したデータ収集装置１のハードウェア構成例について説明する。
図１２は、実施の形態１～６に示すデータ収集装置１のハードウェア資源の一例を示す図である。
なお、図１２の構成は、あくまでもデータ収集装置１のハードウェア構成の一例を示すものであり、データ収集装置１のハードウェア構成は図１２に記載の構成に限らず、他の構成であってもよい。
図１２は、実施の形態１～６に示すデータ収集装置１のハードウェア資源の一例を示す図である。
なお、図１２の構成は、あくまでもデータ収集装置１のハードウェア構成の一例を示すものであり、データ収集装置１のハードウェア構成は図１２に記載の構成に限らず、他の構成であってもよい。
図１２において、データ収集装置１は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいう）を備えている。
ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介して、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９１３、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９１４、通信ボード９１５、表示装置９０１、キーボード９０２、マウス９０３、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。
更に、ＣＰＵ９１１は、ＦＤＤ９０４（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、コンパクトディスク装置９０５（ＣＤＤ）、プリンタ装置９０６、スキャナ装置９０７と接続していてもよい。また、磁気ディスク装置９２０の代わりに、光ディスク装置、メモリカード（登録商標）読み書き装置などの記憶装置でもよい。
ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、磁気ディスク装置９２０の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置の一例である。
通信ボード９１５、キーボード９０２、マウス９０３、スキャナ装置９０７、ＦＤＤ９０４などは、入力装置の一例である。
また、通信ボード９１５、表示装置９０１、プリンタ装置９０６などは、出力装置の一例である。
ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介して、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９１３、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９１４、通信ボード９１５、表示装置９０１、キーボード９０２、マウス９０３、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。
更に、ＣＰＵ９１１は、ＦＤＤ９０４（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、コンパクトディスク装置９０５（ＣＤＤ）、プリンタ装置９０６、スキャナ装置９０７と接続していてもよい。また、磁気ディスク装置９２０の代わりに、光ディスク装置、メモリカード（登録商標）読み書き装置などの記憶装置でもよい。
ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、磁気ディスク装置９２０の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置の一例である。
通信ボード９１５、キーボード９０２、マウス９０３、スキャナ装置９０７、ＦＤＤ９０４などは、入力装置の一例である。
また、通信ボード９１５、表示装置９０１、プリンタ装置９０６などは、出力装置の一例である。
通信ボード９１５は、図１に示すように、ネットワークに接続されている。例えば、通信ボード９１５は、設備ＬＡＮの他、インターネット、ＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）、ＳＡＮ（ストレージエリアネットワーク）などに接続されていても構わない。
磁気ディスク装置９２０には、オペレーティングシステム９２１（ＯＳ）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。
プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１がオペレーティングシステム９２１、ウィンドウシステム９２２を利用しながら実行する。
プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１がオペレーティングシステム９２１、ウィンドウシステム９２２を利用しながら実行する。
また、ＲＡＭ９１４には、ＣＰＵ９１１に実行させるオペレーティングシステム９２１のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。
また、ＲＡＭ９１４には、ＣＰＵ９１１による処理に必要な各種データが格納される。
また、ＲＡＭ９１４には、ＣＰＵ９１１による処理に必要な各種データが格納される。
また、ＲＯＭ９１３には、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）プログラムが格納され、磁気ディスク装置９２０にはブートプログラムが格納されている。
データ収集装置１の起動時には、ＲＯＭ９１３のＢＩＯＳプログラム及び磁気ディスク装置９２０のブートプログラムが実行され、ＢＩＯＳプログラム及びブートプログラムによりオペレーティングシステム９２１が起動される。
データ収集装置１の起動時には、ＲＯＭ９１３のＢＩＯＳプログラム及び磁気ディスク装置９２０のブートプログラムが実行され、ＢＩＯＳプログラム及びブートプログラムによりオペレーティングシステム９２１が起動される。
上記プログラム群９２３には、実施の形態１～６の説明において「～部」として説明している機能を実行するプログラムが記憶されている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。
ファイル群９２４には、実施の形態１～６の説明において、「～の判断」、「～の計算」、「～の比較」、「～の検知」、「～の測定」、「～の更新」、「～の設定」、「～の登録」、「～の選択」等として説明している処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、「～ファイル」や「～データベース」の各項目として記憶されている。
「～ファイル」や「～データベース」は、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリなどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・編集・出力・印刷・表示などのＣＰＵの動作に用いられる。
抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・編集・出力・印刷・表示のＣＰＵの動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリ、レジスタ、キャッシュメモリ、バッファメモリ等に一時的に記憶される。
また、実施の形態１～６で説明しているフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、ＲＡＭ９１４のメモリ、ＦＤＤ９０４のフレキシブルディスク、ＣＤＤ９０５のコンパクトディスク、磁気ディスク装置９２０の磁気ディスク、その他光ディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス９１２や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。
「～ファイル」や「～データベース」は、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリなどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・編集・出力・印刷・表示などのＣＰＵの動作に用いられる。
抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・編集・出力・印刷・表示のＣＰＵの動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリ、レジスタ、キャッシュメモリ、バッファメモリ等に一時的に記憶される。
また、実施の形態１～６で説明しているフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、ＲＡＭ９１４のメモリ、ＦＤＤ９０４のフレキシブルディスク、ＣＤＤ９０５のコンパクトディスク、磁気ディスク装置９２０の磁気ディスク、その他光ディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス９１２や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。
また、実施の形態１～６の説明において「～部」として説明しているものは、「～回路」、「～装置」、「～機器」であってもよく、また、「～ステップ」、「～手順」、「～処理」であってもよい。すなわち、「～部」として説明しているものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子・デバイス・基板・配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記憶される。プログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。すなわち、プログラムは、実施の形態１～６の「～部」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、実施の形態１～６の「～部」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。
このように、実施の形態１～６に示すデータ収集装置１は、処理装置たるＣＰＵ、記憶装置たるメモリ、磁気ディスク等、入力装置たるキーボード、マウス、通信ボード等、出力装置たる表示装置、通信ボード等を備えるコンピュータであり、上記したように「～部」として示された機能をこれら処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置を用いて実現するものである。
１ データ収集装置、２１ エリア環境変化検知部、２２ スケジュール生成部、２３ データ収集部、２４ スケジュール情報、２５ 環境変化量情報、２６ 情報記憶部、１３４ スケジュール情報、１３５ 環境変化量情報、１４５ 環境変化量情報、１５５ 環境変化量情報、１６５ 環境変化量情報、１７５ 環境変化量情報。
Claims (15)
- 複数のエリアに配置されている複数の機器に接続され、各機器からデータを収集するデータ収集装置であって、
エリアごとに、機器の動作環境に影響を与える環境影響因子の測定値を取得するエリア測定値取得部と、
前記エリア測定値取得部により取得されたエリアごとの測定値に対応させて、エリアごとにデータ収集条件を決定する収集条件決定部と、
前記収集条件決定部により決定されたデータ収集条件に従って、エリアごとに、各機器からデータを収集するデータ収集部とを有することを特徴とするデータ収集装置。 - 前記収集条件決定部は、
いずれかのエリアの測定値が変化した場合に、当該エリアのデータ収集条件を新たな測定値に対応させて更新することを特徴とする請求項１に記載のデータ収集装置。 - 前記エリア測定値取得部は、
測定値が大きいほど機器の動作環境に与える影響が大きくなる環境影響因子の測定値を取得し、
前記収集条件決定部は、
測定値が大きいエリアほど単位時間における前記データ収集部によるデータ収集量が多くなるデータ収集条件を決定することを特徴とする請求項１に記載のデータ収集装置。 - 前記収集条件決定部は、
測定値が大きいエリアほど前記データ収集部によるデータ収集頻度が高頻度となるデータ収集条件、及び、測定値が大きいエリアほど前記データ収集部がデータ収集を行う機器の数が多くなるデータ収集条件の少なくともいずれかを決定することを特徴とする請求項３に記載のデータ収集装置。 - 前記エリア測定値取得部は、
所定の基準値からの乖離が大きい測定値ほど機器の動作環境に与える影響が大きくなる環境影響因子の測定値を取得し、
前記収集条件決定部は、
測定値が前記基準値から大きく乖離しているエリアほど単位時間における前記データ収集部によるデータ収集量が多くなるデータ収集条件を決定することを特徴とする請求項１に記載のデータ収集装置。 - 前記エリア測定値取得部は、
前記環境影響因子の測定値として、各エリアの所在人数を取得することを特徴とする請求項１に記載のデータ収集装置。 - 前記エリア測定値取得部は、
前記環境影響因子の測定値として、各エリアにおける音量を取得することを特徴とする請求項１に記載のデータ収集装置。 - 前記エリア測定値取得部は、
前記環境影響因子の測定値として、各エリアの床面が受ける圧力値を取得することを特徴とする請求項１に記載のデータ収集装置。 - 前記データ収集装置は、
それぞれに扉が設置されている複数のエリアをデータ収集の対象エリアとし、
前記エリア測定値取得部は、
前記環境影響因子の測定値として、各エリアにおける扉の開閉回数を取得することを特徴とする請求項１に記載のデータ収集装置。 - 前記エリア測定値取得部は、
前記環境影響因子の測定値として、各エリアに配置されている特定種類の機器の操作回数を取得することを特徴とする請求項１に記載のデータ収集装置。 - 前記データ収集装置は、
それぞれにコンピュータが設置されている複数のエリアをデータ収集の対象エリアとし、
前記エリア測定値取得部は、
前記環境影響因子の測定値として、各エリアにおけるコンピュータの稼働台数を取得することを特徴とする請求項１に記載のデータ収集装置。 - 前記データ収集装置は、
通信ネットワークが配置されている複数のエリアをデータ収集の対象エリアとし、
前記エリア測定値取得部は、
前記環境影響因子の測定値として、各エリアにおけるネットワーク負荷値を取得することを特徴とする請求項１に記載のデータ収集装置。 - 前記エリア測定値取得部は、
前記環境影響因子の測定値として、各エリアの照度を取得することを特徴とする請求項１に記載のデータ収集装置。 - 前記エリア測定値取得部は、
前記環境影響因子の測定値として、各エリアの空気流量を取得することを特徴とする請求項１に記載のデータ収集装置。 - 前記エリア測定値取得部は、
前記環境影響因子の測定値として、各エリアの電波強度を取得することを特徴とする請求項１に記載のデータ収集装置。
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